Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  photovoltaic power generation
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
A new solar tracking sensor based on image recognition is proposed and designed to solve the problem of low accuracy of photoelectric tracking in photovoltaic power generation. The sensor can directly output its angular deviation from the sun, and its mechanical structure and working principle are analysed in detail. We use a high-precision camera to collect the image of the two slots on the projector surface and use the Hough transform to identify the image of the light seam. After obtaining the linear equation for the two slots, the coordinate of the intersection point is found, and the calculation of the solar altitude and azimuth can be realized. We have improved the Hough transform scheme by using the skeleton image of the slots instead of the edge image. The improvement of the scheme has been proved to effectively improve the detection accuracy. A calibration test board is used to test the sensor and experimental results show that the scheme can achieve the measurement of azimuth and altitude with the accuracy of be 0.05°, which can meet the detection accuracy requirements of the solar tracking in photovoltaic power generation and many other photoelectric tracking implementations.
EN
At present, the back-propagation (BP) network algorithm widely used in the short-term output prediction of photovoltaic power stations has the disadvantage of ignoring meteorological factors and weather conditions in the input. The existing traditional BP prediction model lacks a variety of numerical optimization algorithms, such that the prediction error is large. The back-propagation (BP) neural network is easy to fall into local optimization thus reducing the prediction accuracy in photovoltaic power prediction. In order to solve this problem, an improved grey wolf optimization (GWO) algorithm is proposed to optimize the photovoltaic power prediction model of the BP neural network. So, an improved grey wolf optimization algorithm optimized BP neural network for a photovoltaic (PV) power prediction model is proposed. Dynamic weight strategy, tent mapping and particle swarm optimization (PSO) are introduced in the standard grey wolf optimization (GWO) to construct the PSO–GWO model. The relative error of the PSO–GWO–BP model predicted data is less than that of the BP model predicted data. The average relative error of PSO–GWO–BP and GWO–BP models is smaller, the average relative error of PSO–GWO–BP model is the smallest, and the prediction stability of the PSO–GWO–BP model is the best. The model stability and prediction accuracy of PSO–GWO–BP are better than those of GWO–BP and BP.
EN
Increasing the presence of non-conventional clean energy sources in Electrical Power Systems (EPS) is a global strategic goal. Particularly, photovoltaic systems are attractive due to their versatility, low maintenance cost, easy installation, noiselessness, etc. However, the integration of photovoltaic systems into EPS increases the necessary regulation actions performed by system generators due to stochastic fluctuations of solar radiation, especially on cloudy days. Even using complex models that consider many variables, solar irradiation and its corresponding photovoltaic power generation are difficult variables to forecast with accuracy in cloudy day scenarios. To address this problem, Energy Storage Systems (BESS) have been proposed as a solution to mitigate the variability of photovoltaic generation, which reduce the need to use traditional spinning reserves and provide auxiliary grid services. The BESS selection required to mitigate photovoltaic generation is directly related to the worst-case daily variability of photovoltaic generation in the short term. This paper proposes a practical estimation of daily perspective photo voltage solar generation curve in Electrical Power Systems.
EN
This paper presents the results of an analysis of the interdependence of wind generation output and photovoltaic generation potential in the ENERGA-OPERATOR SA grid. The first study of the interdependence of these two types of renewable sources’ generation outputs was carried out by the Gdańsk Branch of the Institute of Power Engineering in cooperation with ENERGA-OPERATOR in 2012. An important conclusion of the study was the need to repeat the analysis for a larger set of input data as the study covered the period of one year only, and for obvious reasons a limited number of wind farms. The present study’s inputs included a period of four years and more wind farms, due to the continuous connecting of new facilities to the grid. Thus, the results are characterized by a much higher level of credibility, and allow drawing more correct conclusions regarding the analysed interdependence. The research on the interdependence of the annual wind generation output and potential generation from photovoltaic sources indicates that both generation types are characterized by mutual spatio-temporal dependency. In the study the relationship was quantified by evaluation of the maximum actual wind generation output in specific areas in the case of high PV generation output in a given area and vice versa. The results may allow for appropriate (i.e. substantiating the modelled operating conditions of the system in relation to reality) consideration of both types of sources in various types of system analyses of their impact on the grid performance, such as interconnection studies for new sources and distribution grid development planning.
PL
W artykule zostały przedstawione wyniki analizy współzależności poziomów generacji wiatrowej i potencjalnej generacji fotowoltaicznej na obszarze sieci ENERGA-OPERATOR SA. Pierwsze badania dotyczące przedmiotowej zależności poziomów generacji, wspomnianych dwóch rodzajów źródeł odnawialnych, zostały przeprowadzone przez Instytut Energetyki Oddział Gdańsk we współpracy z operatorem w 2012 roku. Jednym z ważnych wniosków pracy było wskazanie konieczności powtórzenia analizy dla większego zbioru danych wejściowych, ponieważ studium obejmowało okres jednego roku i ograniczoną z oczywistych względów liczbę lokalizacji farm wiatrowych. W prezentowanych badaniach dane wejściowe obejmowały okres czterech lat oraz większą liczbę farm wiatrowych, ze względu na ciągłe przyłączanie kolejnych obiektów do sieci. Tym samym otrzymane wyniki charakteryzują się znacznie wyższym poziomem wiarygodności oraz pozwalają na wyciągnięcie bardziej prawidłowych wniosków dotyczących współzależności będącej przedmiotem badania. Z przeprowadzonych badań zależności rocznych przebiegów poziomów generacji wiatrowej i potencjalnej generacji ze źródeł fotowoltaicznych wynika, że oba typy generacji charakteryzują się wzajemną obszarową zależnością. W ramach pracy związek ten został skwantyfikowany poprzez wyznaczenie wartości maksymalnego realnego poziomu generacji wiatrowej na poszczególnych obszarach w przypadku wysokiej generacji PV na danym obszarze i vice versa. Otrzymane wyniki mogą pozwolić na właściwe (uprawdopodobniające modelowane stany pracy systemu w stosunku do rzeczywistości) uwzględnianie obu typów źródeł w różnych rodzajach analiz systemowych, badających ich wpływ na sieć, takich jak analizy przyłączeniowe nowych źródeł czy planowanie rozwoju sieci dystrybucyjnej.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.